机载lidar扫描数据深加工及应用研究

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1、机载LIDAR扫描数据深加工及应用研究宋新龙田耀永（河南省测绘工程院河南郑州450008）摘要本文在对机载LIDAR扫描数据的深加工处理方法阐述的基础上，对其数据产品应用进行了简单探讨。关键词LiDAR数据；点云分类；三维建模AirborneLIDARscandataprocessingandapplicationresearchSONGxinlong,TIANyaoyong（Surveyingandmappingengineeringinhenanprovince,Zhengzhou450008,Chiana）Abstract:inthispapertheair

2、borneLIDARscandatadeepprocessingmethod,onthebasisofelaboratingitsdataproductapplicationarealsodiscussed.Keywords:LiDARdata;thepointcloudclassification;3dmodeling机载LIDAR扫描数据是通过对机载激光发射器接收的信号进行处理所获得的表达地表三维形态的离散的、密度不均匀的数据点集，能够以较高的精度反映地表的真实状况，如地面高低起伏，地表物体反射特性、大小、高矮，物体之间相对距离关系等。机载LIDAR具有自动化

3、程度高、受天气影响小、数据生产周期短、精度高等特点。如何利用获得的机载LIDAR扫描数据加工生产系列的地理信息产品及进行简单应用，在下面的内容中将进行具体探讨。1机载LIDAR扫描数据深加工：机载LIDAR扫描数据加工处理包括：裁剪航带重叠点、点云数据分块、点云数据分类、空间坐标转换、高程异常改正、DSM生成、DEM生成、等高线提取、DOM生成等九个基本步骤，整个处理流程如下：1.1裁剪航带重叠点相邻的航带间会有一定的扫描重叠区域，在航带拼接完成后，这些重叠区域点云密度比正常密度高一倍左右，需要裁切重叠区域，裁切后可以获得一个密度均匀的激光点区域和精度较高的激光点

4、云。在导入航迹文件后，可以在Terrasolid软件下的Terrascan模块，利用macro功能，进行cutoverlap,即可完成航带重叠点的分类裁切。1.2点云数据分块由于点云数据量较大，Terrasolid数据处理软件读取点云数据文件大小有限，在进行分类处理和相关操作时，并且对计算机内存要求较高，当读取文件超过32M时，容易引起内存溢出，造成死机。因此，在点云数据处理之前，对数据进行分块，这样可以提高工作速度，在以后处理时可以单独调取一小块进行细分操作，处理完成后融合成一个整体数据，不影响数据质量，且保证运行稳定。数据分块的大小可以根据计算机配置的高低进行

5、调整，我们一般设成200×200大小，在Terrascan模块下，新建工程文件，利用block功能，可以完成对点云数据分块。1.3点云数据分类点云数据分类的目的是为了剔除噪声点，将不同的地表点和地面点分成不同的点集，一般可分为噪声点集，地面点集，植被点集，建筑物点集等等，点云数据分类的好坏，直接影响到DEM、DSM、等高线等产品的精度和质量；分类的算法是基于邻近激光脚点间的高程突变（局部不连续），两邻近点间的距离越近，两点间高差越大，较高点位于地形表面的可能性就越小，因此，判断某点是否位于地形表面时，要顾及该点到参考地形地面点的距离，随着两点间距离的增加，判断的阈

6、值也应放宽，主要是为了同时考虑地形起伏的高程变化。1.3.1首先要用分类器将所有的点都归于DEFAULT类，便于点云数据备份，导入航迹线，去除DEFAULT类中重叠区域中的冗余点。.1.3.2噪声点滤除。一般根据绝对高程或设定阈值来去除明显的异常点，也可以根据其他的滤波算法进行噪声点滤除。1.3.3进行点云分类。首先分离出低点，然后根据多重回波性质进行植被分类，提取地面点，再从地面点中分离出水域中的点，地面关键点，建筑物上的点等。1.3.4精细分类，对初步分类后的数据，再进行人工处理，使数据分类进一步细化，数据表达更加准确。这时还可依据相应区域的正射影像来分析判断

7、。人工处理的主要对象为自动处理中无法识别的数据点。例如噪声点、低点、高点、其他地物点以及水域点。有的区域由于植被较密激光点无法打到地面，植被点被错误分为地面点，在这一步骤中可通过人工干预分出植被点。1.4空间坐标转换由于获取的机载激光雷达数据坐标一般是WGS84坐标系，这与我们现在通常应用的西安80坐标系不同，当点云分类完成后，就需要进行下一步的坐标转换，然后才能得到需要的坐标系，我们一般采用七参数进行平面坐标转换。具体的做法就是将分类后的点云数据，按一定的格式输出成TXT文档，再用程序进行批处理转换，转换程序界面如下图（1）：图（1）七参转换系统界面1.5高程异

8、常改正GP